De las narrativas al razonamiento probabilístico: predecir e interpretar las acciones peligrosas de los conductores en accidentes utilizando un modelo de lenguaje grande

Resumen: Los accidentes de vehículos implican interacciones complejas entre los usuarios de la vía, decisiones en fracciones de segundo y condiciones ambientales desafiantes. Entre ellos, los accidentes entre dos vehículos son los más frecuentes, representan aproximadamente el 70% de los accidentes viales y plantean un desafío importante para la seguridad del tráfico.

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Una lógica modal para modelos de clasificadores temporales y jurisdiccionales

Resumen: Los modelos basados ​​en lógica se pueden utilizar para crear herramientas de verificación para clasificadores de aprendizaje automático empleados en el campo legal. Los clasificadores de ML predicen los resultados de casos nuevos basándose en los anteriores, realizando así una forma de razonamiento basado en casos (CBR).

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